TOP

【Python】API を使って Amazon の商品情報を収集する方法。

公開日： 2018/12/13 : 最終更新日：2018/12/16 Python AmazonAPI, forego

Contents

AmazonAPI ライブラリをインストール

以下のコマンドで python-amazon-simple-product-api ライブラリをインストールします。

$ sudo pip install python-amazon-simple-product-api

1	$ sudo pip install python-amazon-simple-product-api

python3 にインストールする場合は以下のようにします。

$ sudo python3 -m pip install python-amazon-simple-product-api

1	$ sudo python3 -m pip install python-amazon-simple-product-api

認証情報を外部ファイルに保存

認証情報が流出しないようにするため、外部隠しファイル「.env」に認証情報を格納し、読み込むようにします。

.env ファイルの中身は以下のようになります。

AMAZON_ACCESS_KEY=<Access Key>
AMAZON_SECRET_KEY=<Secret Access Key>
AMAZON_ASSOCIATE_TAG=<アソシエイトタグ>

環境変数から認証情報を読み込むために、forego というツールをインストールします。

$ sudo apt-get install forego

1	$ sudo apt-get install forego

Reading package lists… Done
Building dependency tree
Reading state information… Done
E: Unable to locate package forego

apt-get だとエラーが出てしまったので、debファイルをダウンロードして、インストールします。

$ wget https://bin.equinox.io/a/9mo7fCPgnTe/forego-20180217041714-linux-amd64.deb

1	$ wget https://bin.equinox.io/a/9mo7fCPgnTe/forego-20180217041714-linux-amd64.deb

dpkg をインストールします。

$ sudo apt-get install dpkg

1	$ sudo apt-get install dpkg

forego をインストールします。

$ sudo dpkg -i forego-20180217041714-linux-amd64.deb

1	$ sudo dpkg -i forego-20180217041714-linux-amd64.deb

「forego run」を付けて、スクリプトを実行します。

$ forego run python amazon_product_search.py

1	$ forego run python amazon_product_search.py

Amazon 商品検索スクリプト

以下のようなスクリプトを用意し、実行します。

# coding:utf-8

import os

from amazon.api import AmazonAPI

# 環境変数から認証情報を取得する
AMAZON_ACCESS_KEY = os.environ['AMAZON_ACCESS_KEY']
AMAZON_SECRET_KEY = os.environ['AMAZON_SECRET_KEY']
AMAZON_ASSOCIATE_TAG = os.environ['AMAZON_ASSOCIATE_TAG']

# AmaoznAPIオブジェクトを作成する
amazon = AmazonAPI(AMAZON_ACCESS_KEY, AMAZON_SECRET_KEY, AMAZON_ASSOCIATE_TAG, Region='JP')

# SearchIndex='All'：全てのカテゴリから検索する
products = amazon.search(Keywords='kindle', SearchIndex='All')

for product in products:
# 商品名
print(product.title)
# 商品のURL
print(product.offer_url)
# 価格と通貨のタプル
price, currency = product.price_and_currency
print(price, currency)
# ASIN
print(product.asin)
print(product.large_image_url)
print(product.medium_image_url)
print(product.small_image_url)
# 著者のリスト
print(product.authors)
# 出版社
print(product.publisher)
# ISBN
print(product.isbn)
print("")

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

# coding:utf-8

import os

from amazon.api import AmazonAPI

# 環境変数から認証情報を取得する

AMAZON_ACCESS_KEY = os.environ['AMAZON_ACCESS_KEY']

AMAZON_SECRET_KEY = os.environ['AMAZON_SECRET_KEY']

AMAZON_ASSOCIATE_TAG = os.environ['AMAZON_ASSOCIATE_TAG']

# AmaoznAPIオブジェクトを作成する

amazon = AmazonAPI(AMAZON_ACCESS_KEY, AMAZON_SECRET_KEY, AMAZON_ASSOCIATE_TAG, Region='JP')

# SearchIndex='All'：全てのカテゴリから検索する

products = amazon.search(Keywords='kindle', SearchIndex='All')

for product in products:

# 商品名

print(product.title)

# 商品のURL

print(product.offer_url)

# 価格と通貨のタプル

price, currency = product.price_and_currency

print(price, currency)

# ASIN

print(product.asin)

print(product.large_image_url)

print(product.medium_image_url)

print(product.small_image_url)

# 著者のリスト

print(product.authors)

# 出版社

print(product.publisher)

# ISBN

print(product.isbn)

print("")

結果が以下のように表示され商品情報が取得できていることが確認できました。

金色のガッシュ！！完全版（9）
http://www.amazon.co.jp/dp/B07JMJPWP2/?tag=xxxx-22
(None, None)
B07JMJPWP2
https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/513rSaBqh0L.jpg
https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/513rSaBqh0L._SL160_.jpg
https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/513rSaBqh0L._SL75_.jpg
[u’\u96f7\u53e5\u8aa0′]
BIRGDIN BOARD Corp.
None

参考書籍

これらの内容は、以下の書籍を参照しました。

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

Tweet

関連記事

【Python】Windows でライブラリ（NumPy）をインストールする方法。

Windows の Python（２．X系）で NumPy をインストールしようと思ったら、そもそも

記事を読む

【Atomエディタ】Python 開発用にインストールしてみた。

Python でプログラミングするときのエディタを探していたのですが、とりあえず Atom とい

記事を読む

【OpenCV】検出した顔画像部分を切り出す方法【Python】

OpenCV を使って、Python で画像の中から顔部分を切り出したときのメモです。顔部分

記事を読む

【Python】Requests ライブラリを使って Web ページを取得してみた。

python の標準ライブラリ urllib を使っても Web ページの取得はできるのですが、Re

記事を読む

【matplotlib】 Python でヒストグラムの横軸と棒（ビン）の数を調整する方法。

Python の matplotlib を使ってヒストグラムを描画し、横軸の目盛りと棒（ビン）がそろ

記事を読む

【Pandas】 DataFrame で２行の列ごとの差を計算する方法【Python】

今回は、Pandas の DataFrame で、２行間の列ごとの値の差を計算し、その結果を Dat

記事を読む

【Python】Wikipedia のデータセットを取得し、文章を抽出する方法。

Wikipedia のデータセットを取得し、Python のライブラリを用いて文章を抽出する方法を紹

記事を読む

【Python】OpenCV を使って顔画像を検出してみた。

OpenCV のインストール Numpy のインストール [crayon-662a34466

記事を読む

【Google Colaboratory】クラウド上でPythonを使って機械学習を行う。

Python をブラウザ上で実行して、手軽に機械学習ができる環境「Google Colaborato

記事を読む

【Pandas】 DataFrame と Series のデータ構造について【Python】

今回は、Python でデータ分析を行っていると必ず使う Pandas の DataFrame と

記事を読む

PREV: 【Python】Wikipedia のデータセットを取得し、文章を抽出する方法。
NEXT: 【Python】API を使って YouTube から動画情報を収集する方法。

NEW ENTRY

: 【Cubase】イヤホンから音がでないときの対処方法。
Cubase でイヤホンから音がでなくなったときの対処方法のメモです。

: 【Cubase】特定のトラックを無効にする方法。
今回は、Cubaseで特定のトラックのみを無効にする方法について紹介し

: 【転移学習】学習済みVGG16 による転移学習を行う方法【PyTorch】
今回は、PyTorch を使って、学習済みのモデル VGG16 を用い

: 【PyTorch】畳込みニューラルネットワークを構築する方法【CNN】
今回は、PyTorch を使って畳込みニューラルネットワーク（CNN）

: 【PyTorch】ニューラルネットワークを構築する方法【NN】
今回は、PyTorch を使って、ニューラルネットワーク（NN）を構築

→もっと見る

カテゴリー
- Webサイト運営 (8)
- お金 (49)
  - FX・外貨預金 (27)
    - MT4 (18)
  - 仮想通貨 (18)
  - 株・投資信託・ETF (3)
- カメラ (4)
- テキストマイニング (4)
- パソコン (29)
  - Mac (2)
- ファッション (2)
- プログラミング (77)
  - Excel（VBA） (1)
  - LaTeX (8)
  - Linux (13)
  - MySQL (7)
  - Perl (1)
  - Python (33)
  - R言語 (5)
  - Scilab (2)
  - SQLite (2)
- ボードゲーム (13)
  - 将棋 (3)
- 文字 (1)
- 機械学習 (23)
- 生活 (5)
- 税理士 (12)
- 競馬 (9)
- 配信者 (1)
- 音楽 (41)
  - DTM (7)
    - Cubase (6)
  - エイベックス (2)
  - ビーイング (24)
- 食事 (2)

Tweet